标签：自动 分割 上下文 有用 手册 imp 正则表达 dev 过程
这篇文章主要来介绍下什么是 Analysis ，什么是分词器，以及 ElasticSearch 自带的分词器是怎么工作的，最后会介绍下中文分词是怎么做的。首先来说下什么是 Analysis：
顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在 ES 中，Analysis 是通过分词器（Analyzer） 来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。
举一个分词简单的例子：比如你输入 Mastering Elasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是 mastering，另一个是 elasticsearch，可以看出单词也被转化成了小写的。
再简单了解了 Analysis 与 Analyzer 之后，让我们来看下分词器的组成：
分词器是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：
分词器的组成
同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 Character Filters，Tokenizer 以及 Token Filters，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果进行过滤。
其中，ES 内置了许多分词器：
接下来会对以上分词器进行讲解，在讲解之前先来看下很有用的 API：_analyzer API：
它可以通过以下三种方式来查看分词器是怎么样工作的：
直接指定 Analyzer 进行测试
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text" : "Mastering Elasticsearch , elasticsearch in Action"
}指定索引的字段进行测试
POST books/_analyze
{
"field": "title",
"text": "Mastering Elasticesearch"
}自定义分词进行测试
POST /_analyze
{
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"],
"text": "Mastering Elasticesearch"
}再了解了 Analyzer API 后，让我们一起看下 ES 内置的分词器：
ES 分词器
首先来介绍下 Stamdard Analyzer 分词器：
Stamdard Analyzer
它是 ES 默认的分词器，它会对输入的文本按词的方式进行切分，切分好以后会进行转小写处理，默认的 stopwords 是关闭的。
下面使用 Kibana 看一下它是怎么样进行工作的，在 Kibana 的开发工具（Dev Tools）中指定 Analyzer 为 standard，并输入文本 In 2020, Java is the best language in the world.，然后我们运行一下：
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "In 2020, Java is the best language in the world."
}运行结果如下：
{
"tokens" : [
{
"token" : "in",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
},
{
"token" : "2020",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 7,
"type" : "<NUM>",
"position" : 1
},
{
"token" : "java",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 13,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
},
{
"token" : "is",
"start_offset" : 14,
"end_offset" : 16,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 3
},
{
"token" : "the",
"start_offset" : 17,
"end_offset" : 20,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 4
},
{
"token" : "best",
"start_offset" : 21,
"end_offset" : 25,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 5
},
{
"token" : "language",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 34,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 6
},
{
"token" : "in",
"start_offset" : 35,
"end_offset" : 37,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 7
},
{
"token" : "the",
"start_offset" : 38,
"end_offset" : 41,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 8
},
{
"token" : "world",
"start_offset" : 42,
"end_offset" : 47,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 9
}
]
}可以看出是按照空格、非字母的方式对输入的文本进行了转换，比如对 Java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比如 in。
其中 token 为分词结果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为结束偏移；position 为分词位置。
下面来看下 Simple Analyzer 分词器：
Simple Analyzer
它只包括了 Lower Case 的 Tokenizer，它会按照非字母切分，非字母的会被去除，最后对切分好的做转小写处理，然后接着用刚才的输入文本，分词器换成 simple 来进行分词，运行结果如下：
{
"tokens" : [
{
"token" : "in",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "java",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 13,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "is",
"start_offset" : 14,
"end_offset" : 16,
"type" : "word",
"position" : 2
},
{
"token" : "the",
"start_offset" : 17,
"end_offset" : 20,
"type" : "word",
"position" : 3
},
{
"token" : "best",
"start_offset" : 21,
"end_offset" : 25,
"type" : "word",
"position" : 4
},
{
"token" : "language",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 34,
"type" : "word",
"position" : 5
},
{
"token" : "in",
"start_offset" : 35,
"end_offset" : 37,
"type" : "word",
"position" : 6
},
{
"token" : "the",
"start_offset" : 38,
"end_offset" : 41,
"type" : "word",
"position" : 7
},
{
"token" : "world",
"start_offset" : 42,
"end_offset" : 47,
"type" : "word",
"position" : 8
}
]
}从结果中可以看出，数字 2020 被去除掉了，说明非字母的的确会被去除，所有的词也都做了小写转换。
现在，我们来看下 Whitespace Analyzer 分词器：
Whitespace Analyzer
它非常简单，根据名称也可以看出是按照空格进行切分的，下面我们来看下它是怎么样工作的：
{
"tokens" : [
{
"token" : "In",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "2020,",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 8,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "Java",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 13,
"type" : "word",
"position" : 2
},
{
"token" : "is",
"start_offset" : 14,
"end_offset" : 16,
"type" : "word",
"position" : 3
},
{
"token" : "the",
"start_offset" : 17,
"end_offset" : 20,
"type" : "word",
"position" : 4
},
{
"token" : "best",
"start_offset" : 21,
"end_offset" : 25,
"type" : "word",
"position" : 5
},
{
"token" : "language",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 34,
"type" : "word",
"position" : 6
},
{
"token" : "in",
"start_offset" : 35,
"end_offset" : 37,
"type" : "word",
"position" : 7
},
{
"token" : "the",
"start_offset" : 38,
"end_offset" : 41,
"type" : "word",
"position" : 8
},
{
"token" : "world.",
"start_offset" : 42,
"end_offset" : 48,
"type" : "word",
"position" : 9
}
]
}可以看出，只是按照空格进行切分，2020 数字还是在的，Java 的首字母还是大写的，, 还是保留的。
接下来看 Stop Analyzer 分词器：
Stop Analyzer
它由 Lowe Case 的 Tokenizer 和 Stop 的 Token Filters 组成的，相较于刚才提到的 Simple Analyzer，多了 stop 过滤，stop 就是会把 the，a，is 等修饰词去除，同样让我们看下运行结果：
{
"tokens" : [
{
"token" : "java",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 13,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "best",
"start_offset" : 21,
"end_offset" : 25,
"type" : "word",
"position" : 4
},
{
"token" : "language",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 34,
"type" : "word",
"position" : 5
},
{
"token" : "world",
"start_offset" : 42,
"end_offset" : 47,
"type" : "word",
"position" : 8
}
]
}可以看到 in is the 等词都被 stop filter过滤掉了。
接下来看下 Keyword Analyzer：
Keyword Analyzer
它其实不做分词处理，只是将输入作为 Term 输出，我们来看下运行结果：
{
"tokens" : [
{
"token" : "In 2020, Java is the best language in the world.",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 48,
"type" : "word",
"position" : 0
}
]
}我们可以看到，没有对输入文本进行分词，而是直接作为 Term 输出了。
接下来看下 Pattern Analyzer：
Pattern Analyzer
它可以通过正则表达式的方式进行分词，默认是用 \W+ 进行分割的，也就是非字母的符合进行切分的，由于运行结果和 Stamdard Analyzer 一样，就不展示了。
ES 为不同国家语言的输入提供了 Language Analyzer 分词器，在里面可以指定不同的语言，我们用 english 进行分词看下：
{
"tokens" : [
{
"token" : "2020",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 7,
"type" : "<NUM>",
"position" : 1
},
{
"token" : "java",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 13,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
},
{
"token" : "best",
"start_offset" : 21,
"end_offset" : 25,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 5
},
{
"token" : "languag",
"start_offset" : 26,
"end_offset" : 34,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 6
},
{
"token" : "world",
"start_offset" : 42,
"end_offset" : 47,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 9
}
]
}可以看出 language 被改成了 languag，同时它也是有 stop 过滤器的，比如 in,is 等词也被去除了。
最后，让我们看下中文分词：
中文分词有特定的难点，不像英文，单词有自然的空格作为分隔，在中文句子中，不能简单地切分成一个个的字，而是需要分成有含义的词，但是在不同的上下文，是有不同的理解的。
比如以下例子：
在这些，企业中，国有，企业，有十个/在这些，企业，中国，有企业，有十个
各国，有，企业，相继，倒闭/各，国有，企业，相继，倒闭
羽毛球，拍卖，完了/羽毛球拍，卖，完了那么，让我们来看下 ICU Analyzer 分词器，它提供了 Unicode 的支持，更好的支持亚洲语言！
我们先用 standard 来分词，以便于和 ICU 进行对比。
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "各国有企业相继倒闭"
}运行结果就不展示了，分词是一个字一个字切分的，明显效果不是很好，接下来用 ICU 进行分词，分词结果如下：
{
"tokens" : [
{
"token" : "各国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 0
},
{
"token" : "有",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
},
{
"token" : "企业",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 5,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
},
{
"token" : "相继",
"start_offset" : 5,
"end_offset" : 7,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
},
{
"token" : "倒闭",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 9,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
}
]
}可以看到分成了各国，有，企业，相继，倒闭，显然比刚才的效果好了很多。
还有许多中文分词器，在这里列举几个：
大家可以自己安装下，看下它中文分词效果。
本文主要介绍了 ElasticSearch 自带的分词器，学习了使用 _analyzer API 去查看它的分词情况，最后还介绍下中文分词是怎么做的。
参考文献
Elasticsearch顶尖高手系列
Elasticsearch核心技术与实战
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/indices-analyze.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analyzer-anatomy.html
完
●深入源码分析SpringMVC执行过程
●为什么阿里巴巴Java开发手册中不建议在循环体中使用+进行字符串拼接？
●为什么阿里巴巴Java开发手册中强制要求整型包装类对象值用 equals 方法比较？
武培轩
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